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2025年智能倉儲行業(yè)產(chǎn)業(yè)布局分析:新質(zhì)生產(chǎn)力驅(qū)動下的儲位優(yōu)化策略與效率提升路徑

2025-11-17 14:33:37報(bào)告大廳(m.74cssc.cn) 字號:T| T

  中國報(bào)告大廳網(wǎng)訊,隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型加速與電子商務(wù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,物流行業(yè)對智能化、高效化的需求日益凸顯。新質(zhì)生產(chǎn)力通過技術(shù)賦能與流程再造,推動傳統(tǒng)倉儲系統(tǒng)向智能倉儲系統(tǒng)升級,其中儲位分配策略作為提升倉儲效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié),受到廣泛關(guān)注。本文圍繞貨物相關(guān)性與需求頻率,構(gòu)建兩階段儲位分配模型,結(jié)合Benders分解與貪婪算法,探索智能倉儲系統(tǒng)在有限空間與動態(tài)訂單環(huán)境下的優(yōu)化路徑。以下是2025年智能倉儲行業(yè)產(chǎn)業(yè)布局分析。

  一、智能倉儲系統(tǒng)在新質(zhì)生產(chǎn)力背景下的發(fā)展定位

  新質(zhì)生產(chǎn)力以技術(shù)創(chuàng)新與要素整合為核心,推動物流行業(yè)從依賴人工操作的傳統(tǒng)倉儲模式,轉(zhuǎn)向自動化、信息化的智能倉儲系統(tǒng)。《2025-2030年全球及中國智能倉儲行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展前景分析報(bào)告》顯示,智能倉儲系統(tǒng)通過集成機(jī)械臂、軌道、起重機(jī)與智能調(diào)度算法,實(shí)現(xiàn)貨物存取與分揀的全程自動化。在這一過程中,儲位分配策略直接影響揀選效率與空間利用率,成為系統(tǒng)優(yōu)化的關(guān)鍵所在。當(dāng)前,智能倉儲系統(tǒng)已逐步應(yīng)用于電商物流、智能制造等領(lǐng)域,顯示出顯著的成本與效率優(yōu)勢。

  二、基于貨物相關(guān)性與需求頻率的智能儲位分配模型構(gòu)建

  為提升智能倉儲系統(tǒng)的整體性能,提出一種融合貨物相關(guān)性與需求頻率的兩階段儲位分配模型。第一階段以最大化貨物間相似度為目標(biāo),構(gòu)建分類存儲模型。模型假設(shè)每個(gè)存儲單元僅存放一種貨物,貨物相似度通過訂單共現(xiàn)頻率計(jì)算得出,目標(biāo)函數(shù)旨在將高關(guān)聯(lián)貨物歸類至同一存儲區(qū)域。第二階段則以最小化平均揀選時(shí)間為目標(biāo),建立定位存儲模型。該階段引入貨物需求頻率與機(jī)械臂移動時(shí)間等因素,將高頻需求的貨物優(yōu)先布置于靠近輸入輸出站的位置,從而縮短訂單處理時(shí)間。兩階段模型共同構(gòu)成一個(gè)多目標(biāo)混合整數(shù)規(guī)劃問題,為智能倉儲系統(tǒng)的儲位布局提供理論依據(jù)。

  三、智能倉儲系統(tǒng)儲位分配模型的算法實(shí)現(xiàn)與求解

  針對上述模型,采用Benders分解與貪婪算法相結(jié)合的求解策略。首先,通過Benders分解將原問題分解為主問題與子問題,主問題負(fù)責(zé)貨物分類與存儲架分配,子問題則負(fù)責(zé)具體儲位布局。算法依次執(zhí)行貨物按需求頻率排序、存儲架容量分配、相似貨物聚類及儲位定位等步驟。在參數(shù)設(shè)定方面,設(shè)定存儲架結(jié)構(gòu)為雙面布局,每面包含十二個(gè)存儲箱,輸入輸出站位于特定位置。存儲箱尺寸為長度0.275米、寬度0.168米,機(jī)械臂運(yùn)行速度為每秒0.1486米。通過對二十四種貨物進(jìn)行實(shí)驗(yàn),所需存儲箱總數(shù)為四十個(gè),共需兩個(gè)存儲架完成分配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法能夠有效將貨物分為兩組,并實(shí)現(xiàn)儲位的合理布局。

  四、智能倉儲系統(tǒng)儲位優(yōu)化策略的效能驗(yàn)證與分析

  為驗(yàn)證模型與算法的有效性,隨機(jī)選取五組訂單進(jìn)行揀選時(shí)間測試。訂單包含貨物數(shù)量從兩種到九種不等,測試結(jié)果顯示,其平均揀選時(shí)間分別為1.131秒、1.851秒、1.851秒、2.261秒與2.261秒,整體平均揀選時(shí)間為1.871秒。與傳統(tǒng)隨機(jī)分配方法相比,該方法顯著降低了跨架揀選次數(shù)與訂單處理時(shí)間,傳統(tǒng)方法的平均揀選時(shí)間為33.18秒。這一結(jié)果充分表明,基于貨物相關(guān)性與需求頻率的儲位分配策略能夠有效提升智能倉儲系統(tǒng)的作業(yè)效率與響應(yīng)能力。

  五、智能倉儲系統(tǒng)儲位分配的未來挑戰(zhàn)與改進(jìn)方向

  盡管所提出的兩階段模型在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出良好的適用性,但仍存在一定局限。例如,模型未考慮貨物重量對機(jī)械臂負(fù)載與運(yùn)行安全的影響,也未涉及貨物需求隨時(shí)間動態(tài)變化的情形。此外,當(dāng)前模型主要適用于小型標(biāo)準(zhǔn)化貨物,對于大件或異形貨物的存儲適配性仍有待進(jìn)一步研究。未來應(yīng)在模型中引入動態(tài)需求預(yù)測與多目標(biāo)權(quán)衡機(jī)制,增強(qiáng)智能倉儲系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性與適應(yīng)性。

  總結(jié)來看,智能倉儲系統(tǒng)作為新質(zhì)生產(chǎn)力在物流領(lǐng)域的重要體現(xiàn),其儲位分配策略的優(yōu)化直接關(guān)系到系統(tǒng)整體效能。通過構(gòu)建以貨物相關(guān)性與需求頻率為核心的兩階段分配模型,并采用Benders分解與貪婪算法進(jìn)行求解,可顯著提升倉儲空間利用率與訂單處理效率。隨著智能技術(shù)的不斷演進(jìn)與實(shí)際應(yīng)用場景的拓展,儲位分配策略還將持續(xù)優(yōu)化,為智能倉儲系統(tǒng)的高質(zhì)量發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)支撐。

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